FP-growth算法发现频繁项集(一)——构建FP树
常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori算法,另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O ...
常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori算法,另一类是FP-growth。Apriori通过不断的构造候选集、筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O ...
关联分析又称关联挖掘,就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中,查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同 ...
上篇介绍了如何构建FP树,FP树的每条路径都满足最小支持度,我们需要做的是在一条路径上寻找到更多的关联关系。 抽取条件模式基 首先从FP树头指针表中的单个频繁元素项开始。对于每一个元素项, ...
FP-Growth是一种常被用来进行关联分析,挖掘频繁项的算法。与Aprior算法相比,FP-Growth算法采用前缀树的形式来表征数据,减少了扫描事务数据库的次数,通过递归地生成条件FP-tre ...